基于图的多视图聚类Matlab代码
时间: 2023-06-19 16:09:27 浏览: 55
以下是一个基于图的多视图聚类的 Matlab 代码示例:
```matlab
% 生成三个视图的数据
n = 100; % 样本数
d1 = 10; % 第一个视图的维度
d2 = 20; % 第二个视图的维度
d3 = 30; % 第三个视图的维度
X1 = rand(n, d1);
X2 = rand(n, d2);
X3 = rand(n, d3);
% 构建相似性矩阵
W1 = squareform(pdist(X1));
W2 = squareform(pdist(X2));
W3 = squareform(pdist(X3));
% 对每个相似性矩阵进行归一化
W1 = W1 ./ max(max(W1));
W2 = W2 ./ max(max(W2));
W3 = W3 ./ max(max(W3));
% 构建多视图相似性矩阵
W = zeros(n);
W = W + W1 + W2 + W3;
% 对多视图相似性矩阵进行归一化
W = W ./ max(max(W));
% 构建度矩阵
D = diag(sum(W, 2));
% 计算拉普拉斯矩阵
L = D - W;
% 对拉普拉斯矩阵进行特征分解
[V, ~] = eig(L);
% 将特征向量进行聚类
idx = kmeans(V(:, 1:3), 3);
% 绘制结果
scatter3(X1(:, 1), X1(:, 2), X1(:, 3), [], idx);
```
这个示例代码生成了三个视图的随机数据,并将它们组合成一个多视图相似性矩阵。然后,它计算了拉普拉斯矩阵并对其进行特征分解。最后,它使用前三个特征向量进行聚类,并将结果可视化为一个三维散点图。请注意,这个示例中的聚类算法仅仅是一个例子,实际使用时可能需要使用更复杂的算法。